데이터마이닝으로 전략적인 온라인광고

시대가 변하고 

기술이 발달함에 따라

최신식 테크놀로지를

 적용한 전략적

광고 정책이

 많은 광고주의 눈길을

사로잡고 있는

 상황입니다.

대표적인 테크놀로지의

 적용으로서

언급되는 것이 

데이터마이닝을 이용한

전략적 광고 집행이 

아닐까 합니다.

4B로 대표되는 

빅데이터의 시대가

다가옴에 따라 

이에 대한 기본적인이해는 

온라인 위주의 광고가 진행되는

현대 사회에서 필수적인 역량이

되어가고 있을 정도인데요.

데이터마이닝이 무엇인지 잘 모르고

계신 분들을 위하여 간략하게

그 의미를 설명해드리자면,

일종의 데이터 가공 기술로 보시면 됩니다.

개인사업자도 간편하게 적용할 수

있는 대표적인 기술을 얘기하자면

구글 애널리틱스 등이 있습니다.

조금 더 간략하게 설명해드리자면

네이버 스마트 스토어 센터의

검색어, 체류 시간 분석 등의 툴을

기반으로 이해하셔도 좋겠습니다.

이러한 데이터는 누구나 손쉽게 접근

가능하다고 볼 수 있는데요.

실제로 구글 애널리틱스의 연동과

데이터 확인, 분석에 관한 내용은

프리 소스로서 공개가 되어 있으며

비전문가도 비교적 적은 시간을

투자하여 활용이 가능한 수준입니다.

최근 다수의 기업에서도 빅데이터

분석으로 대표되는 데이터마이닝

기법을 적극적으로 활용하여

다방면의 의사결정에 이용하는

모습을 보여주고 있는데요.

기술의 발전과 보급, 대중화로 인해

향후 개인으로도 이용이 가능한

다수의 툴과 기술이 나타날 것으로

예상되고 있는 상황입니다.

지금부터라도 적극적인 기술 활용을

권해드리고 있는 이유인데요,

초기의 활용은 향후 기술 적응과

시장 선도적 포지션을 유리하게

잡아나가는 데에 도움을 주기 때문입니다.

이러한 기술은 온라인 광고,

마케팅 영역에서는 대표적으로

상품 구매 링크를 포털, SNS 등

유료 광고 채널에 노출시킬 때에

클릭률과 구매전환율 등의 지표를 확인해

자체 피드백을 적용하는 방식으로

이미 적용이 되고 있습니다.

검색광고, 검색엔진의 기존 활용과

따지고 보면 크게 다르지 않은

원리에 해당이 되는데요.

단, 데이터마이닝을 통한 분석 기법은

보다 정확한 스폿에 대한 통계, 분석을

가능케 한다고 알려져 있습니다.

프리 소스로서의 데이터 마이닝 활용

툴이 현재로서도 기본적인 수준에서

사용할 수 있게 서비스되고 있다고

볼 수 있는 셈인데요.

기술은 지속적인 발전이 발생하는

대표적인 영역인 만큼,

향후의 전망은 더욱 밝다는 예측이

지배적인 상황이기도 합니다.

오히려 데이터 마이닝 이후의

프로세싱, 즉 특정 목적하에서의

가공 처리 기술이 더욱 발전함으로써

좀 더 쉽게 원하는 데이터만을

정리하여 볼 수 있을 것으로도 예측됩니다.

엄밀히 따지자면 데이터마이닝의 경우

특정한 정보를 얻기 위하여

해당 인사이트와 연관이 있을 법한

데이터를 추출, 분석하는 기법인데요.

1번의 시도로 정확한 스폿을 공략,

해당 내용에 대한 분석이 이루어지길

기대하기보다는 꾸준한 추적과

확인, 관리가 필요한 부분입니다.

현재로서는 단순히 구매 전환,

클릭률, 전체 노출 횟수 등의 비교적

단순한 지표만 확인한다고 하더라도,

향후에는 더욱 세분화된 데이터를

누구나 손쉽게 만질 수 있을 것으로

예측되는데요.

단순 광고만이 아니라 시장 조사부터

상품화 계획, 기획, 판매촉진과

기존 같은 방식의 선전 광고 등

다양한 방식으로의 활용,

시너지 발휘가 가능할 것으로 현재

예측되고 있는 상황입니다.

실제로 그만한 자원이 있는 큰 규모의

기업에서는 이러한 방식으로

자체 수집한 데이터를 축적,

활용하여 추가적인 매출을 발생시킨

사례를 다수 보여주고 있습니다.

물론 이러한 소수의 사례가 모든

기업에 적용된다고 보기는 어렵습니다.

업계도, 기업 형태도, 규모도,

축적된 데이터와 판매 상품도 각각

다른 만큼 일괄적인 적용이 어려운 건

당연한 일이라 할 수 있습니다.

그러나 꾸준한 경험과 시도는

향후 기업의 미래 가치를 견인하는

또 다른 요인으로 작용할 수 있습니다.

여력이 있다면 조금씩이라도

살펴보시라는 말씀을 드리는 이유입니다.

물론, 이러한 내용들이 어렵다면

희망하는 특정 인사이트에 대한

데이터를 추출, 가공하여 리포트하고

세부 광고 전략까지 짜주는

대행사에 업무를 의뢰할 수도 있습니다.

규모가 어느 정도 이상이거나

경쟁이 다소 치열한 편이라면 대행사에

의뢰를 하는 편이 좀 더 합리적인

선택이 될지도 모릅니다.

그러나 대부분의 사업장을 운영하는

사업주분들의 입장에서라면

대행으로 의뢰를 하기가 다소

비용적인 문제 등 여러 가지

요인을 고려하였을 때 거리낌이

느껴지실 수 있는 부분입니다.

각각의 상황에 따라서 적합한 방식을

선택하고, 어느 정도 수준으로

분석과 가공을 진행할 것인지,

확인된 정보를 토대로 어떻게

전략을 수립할 것인지에 대해서를

전반적으로 확인하신 다음,

합리적이다 판단되시는 포인트에서

결정을 내리시면 됩니다.

오늘은 여기까지 데이터 시대의

대표적인 신흥 광고전략이라

할 수 있는 데이터마이닝에 대해서

간략하게 설명을 드렸습니다.

기본적인 원칙이 데이터로 대표되는

현상의 추적 관찰, 그리고 이를 반영한

피드백과 개선임을 염두에 두신다면

각자의 사업 방향에 따라 어떻게

응용을 해야 할지 감이 잡히실 겁니다.

좀 더 상세한 내용이 궁금하거나

방향에 대해 감이 잘 잡히지 않는다면

대행사의 포트폴리오를 체크하거나,

컨설팅을 한 번 받아보시는 것도

상당한 도움이 될 것입니다.